Per cercare, chiedi

Se chiedi a un bibliotecario un libro sul Messico, il bibliotecario ti chiederà senza dubbio di specificare: stai cercando un libro di storia, una guida di viaggio o qualcos'altro? I motori di ricerca di oggi potrebbero trarre vantaggio dallo stesso approccio.

Con la maggior parte dei sistemi online esistenti, un utente effettua una richiesta di informazioni in un paio di parole e il motore di ricerca restituisce un elenco di documenti classificati per rilevanza. I tecnologi di ricerca stanno lavorando alacremente su algoritmi di classificazione della pertinenza e sistemi di risposta alle domande in modo che possano leggere il più possibile in una query senza chiedere altro all'utente. Ma i ricercatori sul recupero delle informazioni suggeriscono che questi approcci hanno raggiunto un punto di rendimenti decrescenti. Un motore di ricerca non può dedurre in modo affidabile l'intento dell'utente da una singola query.

Questa storia faceva parte del nostro numero di luglio 2009

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Ciò di cui abbiamo bisogno è il recupero delle informazioni uomo-computer (HCIR), un termine coniato dal professore dell'Università della Carolina del Nord Gary Marchionini. L'approccio HCIR promuove strumenti che portano l'intelligenza e l'attenzione umana attivamente nel processo di ricerca. Piuttosto che indovinare di cosa hanno bisogno gli utenti, questi strumenti offrono agli utenti l'opportunità di chiarire ed elaborare il loro intento. Se il motore non è sicuro di ciò che gli utenti vogliono, glielo chiede. (Per un altro approccio al recupero delle informazioni, vedere Cercami .)

L'approccio HCIR evoca ciò che i bibliotecari chiamano interviste di riferimento. In effetti, HCIR si basa molto sulle tecniche della biblioteconomia, come il recupero di informazioni sfaccettate. Adattata per l'uso di Internet negli ultimi dieci anni, la ricerca per facet estende la ricerca per parole chiave consentendo agli utenti diversi modi per perfezionare le query. Una ricerca per il Messico potrebbe offrire perfezionamenti per argomento (storia, dati demografici), lingua (spagnolo), data di pubblicazione e così via. Non sorprende che questo approccio sia popolare per le biblioteche online, ma è diventato anche un punto fermo dello shopping online; Il sito Web di Home Depot è un esempio. HCIR trasforma i motori di ricerca da motori di corrispondenza black-box a bibliotecari conversazionali. La sfida tecnica principale non è più classificare i risultati, ma piuttosto riassumerli e organizzarli in modo che gli utenti possano interagire con essi. HCIR offre agli utenti la trasparenza, il controllo e la guida per stabilire, elaborare e risolvere le loro esigenze di informazione.

È divertente lavorare su algoritmi che indovinano le intenzioni degli utenti e la tentazione di spingersi oltre i limiti delle soluzioni puramente tecniche può essere irresistibile. Ma a volte l'approccio migliore è quello più ovvio. Potremmo fare bene a seguire un piccolo consiglio trasmesso dal premio Nobel Richard Feynman nel suo libro Sicuramente stai scherzando, Mr. Feynman! Quando si discute con un compagno di bar su come rimorchiare al meglio le donne, racconta Feynman, quell'anima saggia ha affermato, basta chiedere a loro.

Daniel Tunkelang è cofondatore di Endeca, una società di informazioni e ricerca.

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